Statistische Methoden zur Analyse hochdimensionaler Daten

Hochdimensionale Beobachtungen treten in den verschiedensten experimentellen Situationen auf. Beispiele dafür sind Untersuchungen zur Genexpression in Microarray Experimenten oder die Messung von Spektren mit Hilfe von optischen Sensoren zur Detektion gasförmiger Schadstoffe. Trotz dieser Verschiedenartigkeit in der Anwendung sind die statistischen Methoden zur Datenauswertung mitunter identisch. Von besonderer Bedeutung sind hier die Partial-least-squares- (PLSR) und die Hauptkomponenten-Regression (PCR). Bis heute ist es weitestgehend unbekannt, welche Methode wann, wie und warum verwendet werden sollte. Ziel dieses Projektes ist es daher, diese beiden Verfahren sowohl analytisch als auch empirisch mit Hilfe von Datensätzen unserer industriellen Kooperationspartner miteinander zu vergleichen.
B.-W. Igl (2007): "Ein Vergleich von PLSR und PCR in der Spektroskopie", Erste gemeinsame Tagung - Deutsche Arbeitsgemeinschaft Statistik, DAGStat 2007, Bielefeld.